TFLearn：为TensorFlow提供更高级别的API 的深度学习库
译者 | fendouai
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通过教程和示例，易于使用和理解用于实现深度神经网络的高级API。 -
通过高度模块化的内置神经网络层，正则化器，优化器，指标进行快速原型设计 -
Tensorflow完全透明。所有功能都是通过张量构建的，可以独立于TFLearn使用。 -
强大的辅助功能，可以训练任何TensorFlow 图，支持多个输入，输出和优化器。 -
简单而美观的图形可视化，包含有关权重，梯度，激活等的详细信息。 -
轻松使用多个CPU / GPU的设备。
概览
# Classification
tflearn.init_graph(num_cores=8, gpu_memory_fraction=0.5)
net = tflearn.input_data(shape=[None, 784])
net = tflearn.fully_connected(net, 64)
net = tflearn.dropout(net, 0.5)
net = tflearn.fully_connected(net, 10, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model = tflearn.DNN(net)
model.fit(X, Y)
net = tflearn.input_data(shape=[None, 100, 5000])
net = tflearn.lstm(net, 64)
net = tflearn.dropout(net, 0.5)
net = tflearn.fully_connected(net, 5000, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model = tflearn.SequenceGenerator(net, dictionary=idx, seq_maxlen=100)
model.fit(X, Y)
model.generate(50, temperature=1.0)
TensorFlow安装
pip install tensorflow pip install tensorflow-gpu
TFLearn安装
pip install git + https://github.com/tflearn/tflearn.git
pip install tflearn
python setup.py install
入门
http://tflearn.org/getting_started/
例子
http://tflearn.org/examples/
文档
模型可视化
损失可视化
图层可视化
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fendouai
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